使用pandas的crosstab函数计算混淆矩阵及Seaborn作图实战

最新推荐文章于 2024-12-04 10:02:35 发布

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文章标签： pandas 矩阵 python

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本文介绍了如何在机器学习中利用pandas的crosstab函数计算混淆矩阵，并结合Seaborn库进行可视化。通过引入pandas、numpy、matplotlib和seaborn库，创建真实和预测标签数组，计算混淆矩阵，并使用heatmap方法展示混淆矩阵图，有助于评估模型性能。

使用pandas的crosstab函数计算混淆矩阵及Seaborn作图实战

在机器学习领域，混淆矩阵(confusion matrix)是评估模型性能非常重要的工具。它可以帮助我们了解分类模型在验证集上的准确性。本文介绍如何使用Python中的pandas和Seaborn库实现混淆矩阵可视化功能。

首先，我们需要引入需要使用的库：pandas、numpy、matplotlib、seaborn。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

接下来，我们生成两个随机的分类标签数组，一个为真实标签，另一个为预测标签。

true_label

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Python 计算混淆矩阵

05-31

用Python计算图像对不同地物分类精确度，计算分类结果图与标准参考图的混淆矩阵，对分类结果进行评价

详解使用python绘制混淆矩阵（confusion_matrix）

01-01

Summary 涉及到分类问题，我们经常需要通过可视化混淆矩阵来分析实验结果进而得出调参思路，本文介绍如何利用python绘制混淆矩阵（confusion_matrix），本文只提供代码，给出必要注释。 Code # -*-coding:utf-8-*- from sklearn.metrics import confusion_matrix import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #labels表示你不同类别的代号，比如这里的demo中有13个类别 labels = ['A', 'B', 'C', 'F', 'G', 'H

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Python使用pandas的crosstab函数计算混淆矩阵并使用Seaborn可视化混淆矩阵实战

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09-28

813

Python使用pandas的crosstab函数计算混淆矩阵并使用Seaborn可视化混淆矩阵实战目录 Python使用pandas的crosstab函数计算混淆矩阵并使用Seaborn可视化混淆矩阵实战 #仿真数据 #使用pandas的crosstab函数绘制混淆矩阵 #使用seaborn可视化pd.crosstab函数计算获得的混淆矩阵 #通过添加margins = True参数输出边界汇总值获得更加丰富的混淆矩阵 #仿真数据 import pandas as pd da

利用pandas求神经网络中二分类的混淆矩阵

qq_45806136的博客

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2275

(test_data, test_labels) 分别为测试集的数据和标签 1、利用神经网络来进行预测(假设当前的神经网络是network) prediction = network.predict(test_dara) 2、得到的prediction是一个(samples_count, 1)的Numpy数组，我们将它转换为一个(samples,_count)的数组 prediction = [(int) ((prediction[i][0] + 0.5) / 1.0) for i in range(le

使用pandas 画出混淆矩阵

Frank-Li的博客

06-14

4531

小点dian儿：pandas混淆矩阵

shuihupo的博客

12-28

1693

import pandas as pd pd.crosstab(y_Test,prediction, rownames=["lable"],colnames=["predict"]) y_Test,真实值 prediction,预测值 rownames=["lable"],行名 colnames=["predict"]，列名

Crosstab混淆矩阵应用及预测错误位置应用

soga235的博客

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浮点型队友

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6716

上次发了一篇 matplotlib API 可视化入门，matplotlib实际上是一种比较低级的工具。 pandas自身就有内置可视化方法，用于简化从DataFrame和Series绘制图形。另一个库seaborn（https://seaborn.pydata.org/），由Michael Waskom创建的静态图形库。Seaborn简化了许多常见可视类型的创建。线型图 Series和Dat...

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[工作必备]pandas数据分析处理52个常用技巧

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04-22

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pandas工具包类似于python中的excel, 在excel中的筛选、排序、计算、透视、vlookup、分类汇总等操作用python如何实现呢? 本文精心整理的pandas数据处理与分析的51个技巧, 100多个知识点这么多技巧除了收藏, 如何掌握呢, 请看文末! 技巧1: 导入工具包 # pandas 和numpy是两个基础的工具包 import numpy as np import pandas as pd # matplotlib seaborn是作图工具包 import matplo.

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这小节的题目看起来还挺晦涩的, crosstab 是 pandas 的一个函数, 作用还蛮强大的, 一起来看一下吧~~~ 首先还是先引入一个例子文件: import pandas as pd df = pd.read_excel('/Users/rachel/Sites/pandas/py/pandas/13_crosstab/survey.xls') df 输出:好, 下面看一下 ...

【Pandas】pandas crosstab

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混淆矩阵的生成（python实现，含机器学习方法）

一名在读大学生，正在学习深度学习，会定期分享一些该领域内容。欢迎大家一起交流学习~

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8246

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pandas--crosstab()交叉透视表

这个人很蓝

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08-04

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在数据分析和处理过程中，交叉表是一种常用的工具，可以帮助我们汇总和比较数据的频率分布。pandas.crosstab 是 Pandas 提供的一个函数，用于计算交叉表，支持多种聚合操作和复杂的数据处理。本文将详细介绍 pandas.crosstab 的用途和用法，包括其参数详解、示例代码以及进阶使用技巧。

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柳杰的博客

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06-05

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内容创作智能化工具正加速内容生产变革。本文梳理了12类主流内容生成应用，涵盖多模态图文生成、爆款标题创作、长文自动写作、网页仿写排版、社交媒体内容生产等场景，展示了AI如何提升内容创作效率与表现力。这些工具通过自动化处理文本风格转换、排版优化、多语言支持等功能，显著降低了创作门槛，同时增强了内容的互动性和传播性，为新媒体运营、品牌营销和个人创作提供了高效解决方案。未来，智能化内容生产工具将继续重塑创作流程，释放更大的创意生产力。

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